【摘 要】
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人文社科研究是研究和理解人类社会、文化和历史的重要工具。近年来随着大数据和人工智能技术的快速发展,将人工智能技术与互联网大数据结合起来进行人文社会科学知识发现已逐渐成为人文社科的研究热点之一。丝绸之路是中国古代著名的贸易通道,连接了中国和欧亚大陆的经济、文化和历史,对世界历史和文化的发展产生了深远的影响。然而,丝绸之路相关数据主要来自半结构化和非结构化的文本形式,人工提取数据的成本很高。本研究选取
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人文社科研究是研究和理解人类社会、文化和历史的重要工具。近年来随着大数据和人工智能技术的快速发展,将人工智能技术与互联网大数据结合起来进行人文社会科学知识发现已逐渐成为人文社科的研究热点之一。丝绸之路是中国古代著名的贸易通道,连接了中国和欧亚大陆的经济、文化和历史,对世界历史和文化的发展产生了深远的影响。然而,丝绸之路相关数据主要来自半结构化和非结构化的文本形式,人工提取数据的成本很高。本研究选取丝绸之路进行人文社科主题知识发现,利用自然语言处理技术和深度学习模型自动抽取丝绸之路主题知识,构建丝绸之路知识图谱。本文主要研究内容包括:（1）命名实体识别方法研究。通过精确字符串匹配和人工标注结合的方式对经过预处理的丝绸之路文献进行命名实体标注,形成标准数据集。该数据集包含13种命名实体类型和35810个实体。采用BERT-IDCNN-Bi LSTM-CRF模型,其中BERT预训练模型对输入文本进行编码,然后利用IDCNN和Bi LSTM的混合模型提取局部特征和上下文特征,最后使用CRF模型对上下文信息进行全局约束进行命名实体识别。分别在MSRA、人民日报和丝绸之路数据集上与Bi LSTM-CRF、IDCNN-CRF、Bi LSTM-Attention-CRF、BERT-CRF、BERT-Bi LSTM-CRF和BERT-IDCNN-CRF模型进行对比实验,BERT-IDCNN-Bi LSTM-CRF模型在三个数据集上的F1值分别为94.90%、94.14%和90.98%,均优于其他模型。（2）实体关系抽取方法研究。通过规则模板和人工标注结合的方式对数据进行实体关系标注,形成标准数据集,其中包含7种关系类型和4095条关系数据。提出一种基于BERT和注意力机制的联合关系抽取框架,将关系抽取分为三个模块,即实体提取模块、关系提取模块和实体语义识别模块。实体提取模块使用BERT-IDCNN-Bi LSTM进行编码,提取实体的起始位置和结束位置。关系提取模块对自定义关系集合进行BERT编码,并基于注意力机制计算句子中的潜在关系。实体语义识别模块枚举句子中包含的候选三元组,然后识别三元组中实体的语义（主体或客体）。在丝绸之路数据集中,该方法抽取关系的准确率、召回率和F1值分别为81.13%、80.46%和80.79%。最后对重叠关系的抽取和句子中不同三元组数的识别效果进行深入探讨。（3）丝绸之路知识图谱构建。将关系抽取和人工标注的关系三元组采用Word2vec余弦相似度和最小编辑距离（Levenshtein距离）计算实体之间的相似度,将相同含义的实体进行匹配,获得2421个实体和6157条关系数据,存入Neo4j数据库,最后构建丝绸之路知识图谱问答系统,实现自动问答和知识图谱查询功能。
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